上机试验Employees数据库-机器学习与数据挖掘试验室.DOC

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上机试验Employees数据库-机器学习与数据挖掘试验室

《数据库原理》课程 实验报告 上机实验:Employees数据库 一、实验目的 通过上机练习巩固关系数据库设计方法。 通过上机练习巩固关系数据库语言SQL。 通过上机练习掌握关系数据库编程技术。 二、实验原理 采用Microsoft SQL Server 2008数据库作为实验用DBMS。 用E/R图建立数据库的概念模型。 将E/R模型转换为关系模型。 用SQL创建数据库模式。 将数据批量装载到数据库中。 用SQL进行查询和更新操作。 三、实验内容 用户需求。 某公司为管理员工相关数据需要设计名为Employees的数据库。该数据库中要管理的数据包括:员工数据(employees)、职称数据(titles)、工资数据(salaries)、部门数据(departments)等。 员工数据包括:员工编号(emp_no)、出生日期(birth_date)、名字(first_name)、姓氏(last_name)、性别(gender)、入职日期(hire_date)。 职称数据包括:职称名称(title)、起始时间(from_date)、终止时间(to_date)。一条职称数据记录了某员工从起始时间到终止时间这个时间段内的职称名称。 工资数据包括:工资数额(salary)、起始时间(from_date)、终止时间(to_date)。一条工资数据记录了某员工从起始时间到终止时间这个时间段内的工资数额。 部门数据包括:部门编号(dept_no)、部门名称(dept_name)。 部门和员工间的关系1(dept_emp):一个部门下属有多名员工,一名员工可隶属于多个部门。需要记录某员工为某部门工作的起始时间和终止时间。 部门和员工间的关系2(dept_manager)一个部门有多位经理(不用区分正副职),经理也是一名员工,一名员工可同时担任多个部门的经理。需要记录某员工担任某部门经理的起始时间和终止时间。 分析用户需求,画出Employees数据库的E/R模型图。 将E/R模型转换为关系模型,用SQL创建关系表,写出CREATE TABLE语句。 要求:用CONSTRAINT关键字建立有名称的主键和外键约束。 主键名称格式为:pk_表名 外键名称格式为:fk_本表名_引用表名 将提供的示例数据导入到已创建的表中。 数据文件说明: data_employees.txt 员工数据 data_departments.txt 部门数据 data_dept_emp.txt 部门员工关系数据 data_dept_manager.txt 部门经理关系数据 data_salaries.txt 工资数据 data_titles.txt 职称数据 使用SQL Server提供的批量导入数据的语句BULK INSERT。 例如,导入员工数据到employees表中 BULK INSERT employees FROM C:\xinwang\temp\db\data_employees.txt WITH (FIELDTERMINATOR = ,, ROWTERMINATOR = \n); (注意:需要将数据文件路径更改为你自己机器上的路径。) (关于BULK INSERT语法的进一步解释,请自己查询SQL Server联机帮助丛书) 导入之后的结果: employees表 300024 行数据 departments表 9 行数据 dept_emp表 331603 行数据 dept_manager表 24 行数据 titles表 443308 行数据 salaries表 2844047行数据 按照下列查询要求编写SQL语句。 5.1 返回前10行员工数据。 (提示:用SQL Server提供的TOP关键字,具体用法查联机丛书) 5.2 查询first_name为Peternela且last_name为Anick的员工的编号、出生日期、性别和入职日期。 查询执行结果: 5.3 查询出生日期在1961-7-15(包括)到1961-7-20(包括)之间的员工的编号、姓名和出生日期。 5.4 查询所有first_name中含有前缀Peter或last_name中含有前缀Peter的员工数据(返回所有列)。 5.5 查询工资数额的最大值,并将查询结果的列名命名为max_salary。 查询执行结果: 5.6 查询部门编号及相应部门的员工人数,并按照部门编号由小到大的顺序排序(将员工人数列命名为dept_emp_count)。 查询执行结果: 5.7 查询员工“Peternela Anick”的员工编号、所在部门编号和在该部门的工作起始时间。 查询执行结果: 5.8 查询姓名相同的员工x和员工y的编号和姓名(只列出前10行结果)。 查询执行

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